• бизнес;
• математика / анализ операций;
• машинное обучение / большие данные;
• программирование;
• статистика.
Они выделили четыре кластера ролей.
Предприниматели
Специалисты по работе с данными, у которых лучше всего развиты навыки, связанные с ведением бизнеса (форма буквы «Т»), и в меньшей степени развиты остальные навыки.
Исследователи
Специалисты, у которых лучше всего развиты навыки по работе со статистикой и в меньшей степени — навыки в области машинного обучения / больших данных, бизнеса и программирования.
Разработчики
Эксперты с двумя областями специализации (форма числа Пи) — с сильными навыками в сфере программирования и машинного обучения / больших данных и умеренными навыками по трем оставшимся категориям.
Творческие специалисты
Специалисты, «которые в среднем не считаются ни самыми сильными, ни самыми слабыми ни в одной из групп по ключевому навыку».
Профили этих четырех ролей представлены на рис. 4.2. Легко отметить широкое разнообразие среди этих четырех типов.
Рис. 4.2. Профиль навыков четырех кластеров респондентов
Источник: Харрис и др., 2013, рис. 3.3
Эти четыре роли примерно соответствуют названиям позиций специалистов по работе с данными (табл. 4.1). В более крупных и сложно организованных компаниях можно выделить больше ролей, в компаниях малого бизнеса, вероятно, меньшее количество специалистов будет выполнять более широкие функции. Кроме того, стоит отметить, что, хотя Харрис и др. назвали творческих специалистов «ни самыми сильными, ни самыми слабыми ни в одной из групп по ключевому навыку», они не выделили при этом визуализацию и коммуникацию в отдельную категорию по ключевому навыку, хотя это чрезвычайно важные навыки для команды. Проблема с данными также заключается в слабости опросов: они ограничены теми категориями, которые изначально предлагают авторы исследования. В данном случае было важно понять, что творческие специалисты — часть успешных команд, но нет ясности относительно их вклада в общий успех.
Таблица 4.1. Соответствие аналитических ролей, перечисленных ранее в этой главе, и ролей, выделенных Харрисом и др. (2013)
В идеале при найме новых сотрудников руководителю следует принять во внимание три уровня.
Индивидуальный
Насколько подходит кандидат? Обладает ли он нужными навыками, потенциалом и стремлением, которые ищет компания?
Командный
Насколько кандидат впишется в команду и сможет ли закрыть слабые места?
Рабочий
Насколько профиль команды соответствует поставленным перед ней задачам? То есть каким должен быть профиль команды, чтобы она оптимально выполняла поставленные перед ней задачи? Например, если задача главным образом состоит в разработке финансовых прогнозных моделей, то состав команды будет отличаться от того, который требуется, если задача заключается в оптимизации процесса обслуживания клиентов.
Навыки и качества
Какие качества определяют хорошего аналитика?[56]
Аналитический склад ума
Он не обязательно должен иметь научную степень по математике или статистике, но его не должна пугать, по крайней мере, описательная статистика (медиана, мода, квартиль и так далее, см.